人工智能课件二

高级人工智能

第1章人工智能概述

(Chapter1OverviewofAI)

1

OUTLINE

1.0绪论

1.1人工智能的定义

1.2人工智能简史

1.3人工智能各学派认知观

1.4人工智能研究与应用领域

1.5人工智能在中国

1.6AI领域的著名期刊及会议

1.7当前人工智能研究热点

本章小结

参考书目第1章人工智能概述2绪论我们为什么能够思考、怎样思考的?大脑这么一小堆东西怎么能够感知、理解、预测和应对一个远比自身庞大和复杂的世界？——人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)走得更远：不仅试图理解人类如何具有智慧，而且要制造出像人类一样完成某些智能任务的系统(软件)AI是最新兴的学科之一，也是激动人心的学科：“我最想参与的研究领域”；不同于物理学，AI还有出现几个爱因斯坦的余地第1章人工智能概述3绪论AI的研究包含了许许多多不同的子领域，涵盖的范围从通用领域，比如学习和感知，到特定的任务，诸如下国际象棋、数学定理证明、诗歌写作和疾病诊断。AI对智能任务进行系统化和自动化，并因而与人类智能活动的任何范畴都潜在相关。从这个意义上讲，AI的确是一个普遍的研究领域。

第1章人工智能概述41.1人工智能的定义

第1章人工智能概述为什么我们认为人工智能是一项值得研究的课题，以及它到底是怎样一类问题5什么是人工智能人工智能目前尚无统一的定义，存在着争议，不同领域的研究者从不同的角度给出了各自不同的定义

对人工智能的8种定义：人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985）第1章人工智能概述6对AI的8种定义(1)人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston,1992）人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术（Kurzwell,1990）人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科（Schalkoff,1990）人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支（Luger和Stubblefield,1993）第1章人工智能概述78种定义的比较第1章人工智能概述像人一样思考的系统理性地思考的系统①②

③④像人一样行动的系统理性地行动的系统⑤⑥

⑦⑧注重模拟人的思维和推理过程注重模拟人的行为88种定义的比较第1章人工智能概述像人一样思考的系统理性思考的系统①②

③④像人一样行动的系统理性行动的系统⑤⑥

⑦⑧从模拟人类功能的逼真度来度量从理性智能概念来度量一个系统如果能够在它所知道的范围内”正确行事”,它就是理性的94类方法的比较较第1章人工智能能概述思考过程类人思考模拟思维过程理性思考理性行为人类智能智能行为类人行为模拟行为功能思维过程思维模型按照模型建立思维系统智能行为行为建模按照模型建立行为系统类人思考或类类人行为：直直接模拟/追随人理性思考或理理性行为：间间接模拟/概括人人––更抽象象、更更普遍遍10AI定义的的理解解上述定定义见见仁见见智以上定定义虽虽然各各自不不同，，但也也可以以看出出AI研究的的是如如何运运用知知识，，以更更像人人类一一样完完成富富有智智能的的工作作就AI的本质质本质质来说说，AI是一门门研究究如何何制造造出人人造的的智能能机器器或智智能系系统，，来模模拟人人类智智能活活动的的能力力，以以延伸伸人类类智能能。第1章人人工智智能概概述111.2人工智智能简简史7个历史史时期期：孕孕育育期/诞生/早期的的成功功与期期望困困难难期/基于知知识系系统的的崛起起AI成为工工业/AI成为科科学第1章人人工智智能概概述12人工智智能发发展的的7个时期期按照Russell的观点点,AI近五十十年的的发展展历史史可以以分为为以下下7个时期期:AI孕育期期(1943~1955)AI的诞生生(1956)早期成成功与与期望望(1952~1969)困难时时期(1966~1973)基于知知识系系统的的崛起起(1969~1979)AI成为工工业(1980~现在)AI成为科科学(1987~现在)第1章人人工智智能概概述13人工智智能孕孕育期期(1943~1955)(1)哲学（（公元元前428年—现在））数学（（约800年—现在））经济学学（1776年—现在））神经科科学（（1861年—现在））心理学学（1879年—现在））计算机机工程程（1940年—现在））控制论论（1948年—现在））语言学学（1957年—现在））14人工智智能孕孕育期期(1943~1955)(2)古希腊腊Aristotle创立了了演绎绎法，，在其其名著著《工具论论》中给出出了形形式逻逻辑的的基本本规律律(三段论论)。他提提出的的至今今仍然然是演演绎推推理的的最基基本出出发点点。(形式逻逻辑是是一切切推理理活动动的最最基本本的出出发点点)三段论论是以以真言言判断断为其其前提提的一一种演演绎推推理，，它它借助助于一一个共共同项项，把把两个个直言言判断断联系系起来来，从从而得得出结结论。。例如如：一一切金金属都都是能能够熔熔解解的；；铁是是金属属；所所以，，铁是是能够够熔解解的。。第1章人人工智智能概概述15人工智智能孕孕育期期(1943~1955)(2)英国哲哲学家家、自自然科科学家家Bacon(培根)系统地地给出出了归归纳法法。和和Aristotle的演绎绎法一一起，，构成成了思思维的的基本本法则则。/提出““知识识就是是力量量”，对几几百年年后AI研究从从一般般思维维探讨讨转向向专门门知识识运用用起到到了积积极的的促进进作用用。德国数数学家家、哲哲学家家Leibnitz(莱布尼尼茨)把形式逻逻辑符符号化化，从而而使得得人们们可以以对人人的思思维进进行运运算和和推理理(关于““数理逻逻辑”的思思想)。提出出可以以建立立一种种通用用的符符号语语言以以及一一种在在此基基础上上进行行推理理的演演算。。这一一思想想不仅仅是数数理逻逻辑的的基础础，也也是现现代机机器思思维设设计思思想的的萌芽芽。16人工智智能孕孕育期期(1943~1955)(3)英国数学学家、逻逻辑学家家Boole（布尔））（1815-1864），他初初步实现现了布莱莱尼茨的的思维符符号化和和数学化化的思想想，提出出了一种种崭新的的代数系系统--布尔代数数，构成成了现代代计算机机的理论论基础美籍奥地地利数理理逻辑学学家Godel（哥德尔尔)(1906-1978)证明了一一阶谓词词的完备备性定理理:任何包含含初等数数论的形形式系统统，如果果它是无无矛盾的的，那么么一定是是不完备备的。此定理的的意义在在于，人人的思维维形式化化和机械械化的某某种极限限，在理理论上证证明了有有些事是是做不到到的。17人工智能能孕育期期(1943~1955)(4)英国数学学家图灵灵1936年创立了了自动机机理论,推进了思思维机器器的研究究，并为为电子计计算机的的诞生奠奠定了理理论基础础。并为为AI做了大量量的开拓拓性工作作(图灵测试试，给出出智能标标准的明明确定义义)。当今世界界上计算算机科学学最高荣荣誉奖励励为"图灵奖"。18Turing测试（1）AlanTuring,““ComputingMachineryandIntelligence”,Mind,59:433––460,1950问题:““Canmachinesthink?”———肯定为此，Turing设计了著著名的TuringTest他认为与与其提出出一个长长长的而而可能有有争议的的清单来来列举智智能所需需要的能能力,不如采用用一项基基于人类类这种无无可质疑疑的智能能实体的的辨别能能力的测测试.19Turing测试（2）测试者A是人，被测试者者B与C一个是人人，另一一个是计计算机/测试时，，测试人人与被测测试人是是分开的的，测试试人只有有通过一一些装置置（如键键盘）向向被测试试人问一一些问题题A提出问题题，B与C分别回答答。问过一些些问题后后，如果果B与C的回答，，使得A无法区分分是人的的回答还还是计算算机的回回答，则则计算机机具有了了智能。。20图灵自己己认为制制造一台台能通过过图灵测测试的计计算机并并不是一一个容易易的事情情，预言言，50年后(2000年)测试者有有可能在在连续交交谈5分钟后，，以不超超过70%的几率做做出正确确的判断断——说明计算算机具有有了一定定的智能能现在看来来，图灵灵的预言言并没有有实现，，从一般般意义上上来讲，，现在的的计算机机还达不不到这个个智能程程度。21ELIZA(*)(第一个计计算机精精神病医医生的会会话系统统）(病人)**Menareallalike.(程序)*INWHATWAYS**Theyarealwaysbuggingusaboutsomethingorother.*CANYOUTHINKOFASPECISLEXAMPLE.**Well,myboyfriendmademecomehere.*YOURBOYFRIENDMADEYOUCOMEHERE.**HesaysI’’mdepressedmuchofthetime.*IAMSORRYTOHEARETHATYOUAREDEPREDDED.**It’strue.I’munhappy.*DOYOUTHINKCOMINGHEREWILLHELPYOUNOTTOBEUNHAPPY.…22大家请思思考图灵灵测试合合理吗？？人类与计计算机具具有不一一致的特特长一个通过过了图灵灵测试的的机器是是否就一一定具有有智能呢呢？如深深蓝时间：北北京时间间1997年5月12日凌晨4点50分对手：：IBM的“深深蓝””超级级计算算机国际象象棋世世界冠冠军卡卡斯帕帕罗夫夫结局：：2胜1负3平，总总比分分3.5:2.5，““深蓝蓝”获获胜23图灵的的论文文图灵1950年的论论文《ComputingMachineryandIntelligence》第一个个清晰晰地描描绘出出AI的完整整图像像提出了了图灵灵测试试、机机器学学习、、遗传传算法法、增增量学学习第1章人人工智智能概概述24图灵与与苹果果第1章人人工智智能概概述—1936年，提提出““图灵灵机””的构构想(24岁)1940年-1942年，成成功破破译了了德军军U-潜艇密密码，，主要要贡献献者1947年-1948年，同同时在在神经经网络络和人人工智智能领领域做做出开开创性性的理理论研研究1950年，发发表论论文““计算算机器器与智智能””，人人工智智能科科学的的开创创性构构思/提出著著名的的“图图灵测测试””理论论1951年，从从事生生物的的非线线性理理论研研究/当选英英国皇皇家学学会会会员，，时年年39岁1952年曾被被捕入入狱1953-54年，从从事物物理和和生物物学研研究25人工智智能孕孕育期期(1943~1955)(5)1946年美国国Mauchly(莫克利利)、Eckert(埃克特特)研制第第一台台电子子计算算机““ENIAC”，为人工工智能能研究究奠定定了物物质基基础美国著著名数数学家家、控控制论论创始始人维维纳1948年创立立了控控制论论。控控制论论向AI的渗透透，形形成了了现在在的AI行为主主义学学派。。美国数数学家家Shannon(香农)1948年创立立“信息论论”。。对AI的主要要贡献献：信信息论论认为为人的的心理理活动动可通通过信信息的的形式式加以以研究究，并并提出出了描描述人人的心心理活活动的的数学学模型型。1943年麦卡卡洛克克(WarrenMcCulloch)和WalterPitts于1943年建成成了第第一个个神经经网络络模型型(MP模型)。这一一研究究开创创了用用微观观AI方法，，从结结构上上模拟拟人脑脑的研研究途途径，，且为为后来来人工工神经经网络络的研研究奠奠定了了理论论基础础。26人工智智能孕孕育期期(1943~1955)(6)通过上上面的的讨论论可以以看山山，在在人工工智能能诞生生之前前世界界上的的一些些著名名科学学家就就已经经创立立了数数理逻逻辑、、自动动机理理沦、、控制制论和和信息息论，，并并发明明了通通用电电子数数字计计算机机。这这些成成就已已经为为人工工智能能的产产生准准备了了必要要的思思想、、理论论和物物质技技术条条件。。27人工智能能的诞生生(1956)(1)1956年夏天,AI正式诞生生于达特特茅斯大大学JohnMcCarthy(麦卡锡)自普林斯斯顿大学学毕业以以后去了了达特茅茅斯大学学,他说服了了另外3个人帮助助召开了了为期2个月的研研讨会会议组织织者4人:麦卡锡：：Dartmouth的数学家家、计算算机专家家，后为为MIT教授Minsky(明斯基)：哈佛大大学数学学家、神神经学家家，后为为MIT教授ClaudeShannon(香侬)：贝尔实实验室信信息部数数学研究究员NathanielRochester(罗切斯特特)：IBM公司信息息中心负负责人第1章人工工智能概概述28人工智能能的诞生生(1956)(1)参与者:TrenchardMore(莫尔)：普林斯斯顿大学学ArthurSamuel(塞缪尔)：IBMRaySolomonoff(索罗蒙夫夫)和OliverSelfridge(塞尔夫里里奇):MIT纽厄尔(A.Newell)：兰德(RAND)公司西蒙：CMU卡内基梅梅隆大学学第1章人工工智能概概述29人工智能能的诞生生(1956)(2)会上,纽厄尔和和西蒙最最为活跃跃,介绍了他他们的推推理程序序:逻辑理论论家尽管这次次会议没没有新突突破,但聚集了了AI的主要人人物特别别是AI领域的4位著名专专家,他们后来来所在的的大学也也成为了了美国AI研究的3大基地:MIT——明斯基Stanford—麦卡锡(先在MIT后去了Stanford)CMU——纽厄尔和和西蒙此外,还有IBM第1章人工工智能概概述30人工智能能的诞生生(1956)[3]这次会议议最为长长久的贡贡献就是是麦卡锡锡为该领领域起的的名字:人工智能能为什么AI有必要成成为一个个新领域域?目标不同同：AI从一开始始就承载载着复制制人的才才能如创创造性、、自我修修养、语语言功能能等思想想，没有有任何一一个其他他领域涉涉及这些些问题方法论不不同：是是唯一一一个明确确属于计计算机科科学的分分支，因因而不是是数学或或者控制制论或其其他学科科的分支支AI是唯一这这样的领领域：它它试图建建造在复复杂和变变化的环环境中自自动发挥挥功能的的机器第1章人工工智能概概述31AI的创始人人们第1章人工工智能概概述JohnMcCarthyMarvinMinskyHerbertSimonAllenNewell32早期的成成功与期期望(1952~1969)(1)心理学小小组1957年：纽厄厄尔、肖肖(J.Shaw)和西蒙等等人的心心理学小小组研制制了一个个称为逻逻辑理论论机(LogicTheoryMachine，简称LT)的数学定定理证明明程序/能够证明明《数学原理理》第二章中中的38条定理，，1963年证明全全部52条定理。。1960年：研制制了通用用问题求求解(GeneralProblemSolving)程序。IBM工程小组组1956年，塞缪缪尔在IBM704计算机上上研制成成功了具具有自学学习、自自组织和和自适应应能力的的西洋跳跳棋程序序。打败败了一个个州冠军军第1章人工工智能概概述33早期的成成功与期期望(1952~1969)(2)1953年，美国国乔治大大学，1954年IBM公司在701计算机上上做俄译译英的公公开表演演。此时时，前苏苏联、中中国也开开展机器器翻译的的研究。。MIT小组1956年，塞尔尔夫里奇奇研制第一一个字符符识别程程序。1959年，又提提出功能能更强的的模式识识别1958年，麦卡卡西建立立了行动动规划咨咨询系统统。1960年，麦卡卡西又研研制了人人工智能能语言LISP。1961年，明斯斯基发表表了“走走向人工工智能的的步骤””的论文文其他：1965年，鲁宾宾逊(J.A.Robinson)提出了归归结（消消解）原原理，掀掀起研究究计算机机定理证证明的又又一次高高潮。第1章人工工智能概概述34早期的成成功与期期望(1952~1969)(3)AI牛人Newell,Simon等早期所所吹的““牛皮””不出10年，计算算机将成成为世界象棋棋冠军。不出10年，计算算机将发现和证证明重要要的数学学定理。不出10年，计算算机将能能谱写具有有优秀作作曲家水水平的乐乐曲。不出10年，大多多数心理学理理论将在在计算机机上形成成。有人甚至至断言，，20世纪80年代将全全面实现现AI，2000年机器智智能超过过人。第1章人工工智能概概述35早期的成成功与期期望(1952~1969)(4)1969年，召开开第一届届国际人人工智能能联合会会议(InternationalJointConferenceonAI)1970年，人工工智能国国际杂志志《InternationalJournalofAI》创刊36困难期(1966~1973)(1)早期AI研究者过过于盲目目的乐观观态度,10年预见,50年过去了了，只是是部分地地在某种种程度上上实现(如计算机机下棋)，但还没有得得到完全实现现，AI远比设想的复复杂消解法（归结结原理）能力力有限例如：证明两两个连续函数数之和仍是连连续函数，推推了10万步还没有推推出来。Sauel的下棋程序，，1965年，世界冠军军Helmann获得四连胜。。机器翻译闹出出不少笑话(举例见下页)第1章人工智能能概述37机器翻译闹出出的笑话举例例：“Thespiritiswillingbutthefleshisweak”，意思是“心有余而力不不足”。机器翻译过程程：英语－>俄语－>英语结果被译为：：“Thevodkaisgoodbutthemeatisspoiled”，意思是“伏特加是好的的，肉变质了了”。“Outofsight,outofmind”，意思是“眼不见心不烦烦”。将其翻译成俄俄语，竟成了了：“又瞎又疯”。……有人挖苦说，，美国花了2000万美元为机器翻译立了一块“墓碑”。38从神经生理学学角度研究AI，存在不可逾逾越的困难。。人脑有1010以上个神经元元，能否将1010个机器组成一一个联合运行行的网络？1973年，英国发表表了Lighthillreport，认为AI的研究即使不不是骗局，至至少也是庸人人自扰。之后后英国终止了了除2所大学以外所所有的AI研究资助IBM公司也取消了了本公司范围围内的AI研究活动。39困难期(1966~1973)(1)早期的AI系统在试图解解决更宽范围围和更难的问问题时,都悲惨地失败败了/原因何在?第一类困难:缺少主题知识识(通用而非专门门化)典型例子:机器翻译(MT)/第1章人工智能能概述40困难期(1966~1973)(2)第二类困难：：AI试图解决的很很多问题是不不可操作的(NP类)在计算复杂性性理论建立之之前,对“问题放大大”(从玩具到现实实)的认识局限于于速度和存储储容量例子:包含超过几十十条事实的定定理证明无限计算能力力的幻觉:程序原则上能能够找到解并并不意味着程程序实际上包包含找到解的的机制第1章人工智能能概述41困难期(1966~1973)(3)第三类困难：：用于产生智智能行为的基基本结构存在在某些限制例子：1969年Minsky和Papert证明了感知器器—简单的神经网网络所能表示示的东西很少少(单层感知器对对XOR函数)神经网络研究究由此沉寂了了20年,直到80年代后期多层层网络的反向向传播算法出出现引起了神神经网络的复复兴这一算法首次次发现恰恰是是在1969年发现的(Bryson&Ho)第1章人工智能能概述42基于知识的系系统的崛起(1969~1979)(1)早期研究中的的通用搜索机机制称为弱方法，通用但不能能扩展到大规规模问题或困困难问题需要更强有力力的、领域相相关的知识第1章人工智能能概述DENDRAL是第一个成功功的知识密集集型系统,1969年在Stanford开发,参与者包括费费根鲍姆(EdFeigenbaum)等，根据质谱谱仪信息推断断分子结构/该系统改进后后,把知识和推理理部分清楚地地划分开—80年代专家系统统的典型结构构43基于知识的系系统的崛起(1969~1979)(2)由DENDRAL系统开始的专家系统方法论又应用用到其他需要要人类专家知知识的领域:MYCIN—检测血液感染染的专家系统统MYCIN知识库:450条规则，直接接来自经验/反映出知识的的不确定性／／比初级医生生好基因与癌症自然语言理解解领域的专家家系统:耶鲁大学RogerSchank和其学生们开开发的一系列列程序，强调调利用从语言言理解中获得得的知识进行行表示和推理理，取得了一一定的成功。。第1章人工智能能概述44AI成为工业(1980~现在)(1)1982年,第一个成功的的商用专家系系统R1在DEC公司开始运转转,到1986年为止每年为为公司节省4千万美元到1988年为止，DEC的AI研究小组制作作了40个专家系统，，还有在进行行/杜邦公司有100个专家系统在在使用而500个在开发中，，每年估计节节省1000万美元。几乎乎每个主要的的美国公司都都有自己的AI研究小组，并并且正在使用用或者投资开开发专家系统统。在八十年代的的AI研究热潮中,1981年日本提出五五代机计划,目的是建造运运行Prolog程序的智能机机;第1章人工智能能概述45AI成为工业(1980~现在)(2)美国则对应成成立了MCC研究集团．其其中的AI部分从未实现现其野心勃勃勃的目标在英国，又恢恢复了因Ligthil报告而停止的的投资。AI工业在1980年只是几百万万美元,1988年涨到数十亿亿美元但因过度期望望，很快又进进入了“AI的冬天”时期期实际上，“AI成为工业”目目前在一些家家电中可以找找到影子(智能洗衣机等等)第1章人工智能能概述46AI成为科学(1987~现在)(1)近年来，AI研究在内容和和方法论方面面的特点：在已有的理论论基础上进行行研究而不是是提出崭新理理论理论建立在严严格定理或者者确凿实验证证据基础上而而不是靠直觉觉显示与现实世世界应用的相相关性而不是是与玩具样例例的相关性第1章人工智能能概述47AI成为科学(1987~现在)(2)从对控制论和和统计学的某某种叛逆到开开始接受这些些领域的理论论和方法假设必必须以以严格格的经经验实实验为为条件件，结结果的的重要要性必必须经经过严严格的的分析析。通过互互连网网进行行测试试数据据和程程序代代码的的共享享以上标标志着着，AI已经成成为了了一门门科学学。第1章人人工智智能概概述481.3人工智智能各各学派派的认认知观观符号主主义/连接主主义/行为主主义第1章人人工智智能概概述49符号主主义符号主主义/逻辑主主义/计算机机主义义：主主张用用计算算机科科学的的方法法进行行人工工智能能的研研究，，通过过研究究逻辑辑演绎绎在计计算机机上实实现的的方法法实现现人类类智能能在计计算机机上的的模拟拟。认为人人类智智能的的基本本单元元是符符号，，认知知过程程就是是符号号表示示下的的符号号计算算，从从而思思维就就是符符号计计算。。其原原理主主要为为物理理符合合系统统假设设和有有限元元合理理性原原理。。代表人人物：：麦卡锡、、尼尔尔森第1章人人工智智能概概述50连接主主义连接主主义/仿生学学派/生理学学派：：主张张用仿仿生学学的方方法进进行研研究，，通过过研究究人脑脑的工工作模模型，，搞清清楚人人类智智能的的本质质。认为人人类智智能的的基本本单元元是神神经元元，认认知过过程是是由神神经元元构成成的网网络的的信息息传递递，这这种传传递是是并行行分布布进行行的。。其原原理为为神经经网络络和神神经间间的连连接机机制与与学习习算法法。主要研研究ANN代表人物：：McCulloch、Pitts、Hopfield第1章人人工智智能概概述51符号主主义与与连接接主义义从20世纪50年代-60年代，，这2种方法法并驾驾齐驱驱，但但基本本独立立；20世纪60年代和和70年代，，符号号主义义发展展较快快，但但是后后来人人们发发现符符号主主义认认为AI是以一一种静静态的的、精精确的的逻辑辑方式式来处处理问问题，，这与与人类类智能能依靠靠人脑脑思维维灵活活地处处理问问题的的方式式显然然不是是同一一个概概念连接主主义恰恰恰具具有不不精确确性、、模糊糊性，，因此此20世纪80年代，，符号号主义义未取取得应应有的的进展展，联联接主主义的的研究究蓬勃勃发展展，在在理论论和应应用上上均取取得令令人瞩瞩目的的成就就。到20世纪90年代，，符号号主义义、联联接主主义的的融合合技术术逐渐渐成为为解决决原来来人工工智能能问题题的新新方法法52行为主主义行为主主义/进化主主义:主张应应用进进化论论的思思想进进行人人工智智能的的研究究，通通过对对外界界事物物的动动态感感知与与交互互，使使计算算机智智能模模拟系系统逐逐步进进化，，提高高智能能水平平。认认为人人工智智能起起源于于控制制论，，提出出智能能取决决于感感知和和行为为(所以称为为行为主主义)，取决于于对外界界复杂环环境的适适应，它它不需要要知识、、不需要要表示、、不需要要推理。。智能行行为只能能在与现现实世界界的环境境交互作作用中表表现出来来，人工工智能也也会像人人类智能能一样通通过逐步步进化而而实现(所以称为为进化主主义)。其原理理主要是是通过控控制论和和机器学学习算法法来实现现智能系系统的逐逐步进化化。第1章人工工智能概概述531.4人工智能能研究与与应用领领域问题求解解/机器学习习/专家系统统/模式识别别/自动定理理证明/自动程序序设计/自然语言言理解/机器人学学/人工神经经网络/智能检索索/数据挖掘掘第1章人工工智能概概述54问题求解解(ProblemSolving)主要研究究表示空空间、搜搜索策略略和归约约下棋程序序：中国国象棋、、国际象象棋、跳跳棋等，，达到国国际锦标标赛水平平1991.8在悉尼举举行的第第12届国际人人工智能能联合会会已上，，IBM的DeepThought2与澳大利利亚国际际象棋冠冠军约翰翰森平局局1997.5在美国曼曼哈顿，，IBM的“深蓝蓝”与卡卡斯帕罗罗夫对弈弈6盘，深蓝蓝获胜未解决问问题：人人类棋手手具有的的但尚不不明确表表达的能能力，如如洞察棋棋局的能能力第1章人工工智能概概述55机器学习习(MachineLearning)使计算机机获取知知识的方方法人们把有有关知识识归纳、、整理在在一起，，并用计计算机可可以接受受、处理理的方式式输入到到计算机机中去；；使计算机机具有自自身学习习能力，，它可以以直接向向书本、、教师学学习，也也可以在在实践过过程中不不断总结结经验、、吸取教教训，实实现自身身的不断断完善——机器学习习机器学习习研究如如何使用用计算机机来模拟拟人类学学习活动动，即研研究计算算机获取取新知识识和新技技能、识识别现有有知识、、不断改改善性能能、实现现自我完完善的方方法第1章人工工智能概概述56计算智能能(ComputationalInteligence)借助自然然界/生物界规规则的启启迪，根根据其原原理，模模仿设计计求解问问题的算算法。目前这方方面包括括：神经经计算、、模糊计计算、进进化计算算、进化化规划、、人工生生命、免免疫计算算等。目前各种种智能计计算方法法在各领领域得到到了广泛泛应用，，取得了了一定的的成功第1章人工工智能概概述57专家系统统(ExpertSystem)目前人工工智能领领域最有有成效的的一个研研究领域域根据某个个领域一一个或多多个专家家提供的的知识和和经验进进行推理理和判断断，模拟拟人类专专家求解解问题的的思维过过程，以以解决该该领域的的各种问问题专家系统统成功应应用：如如医疗诊诊断、化化学地质质分析、、建筑工工程等局限性：：局限于于一定范范围，没没有人类类那种能能够知道道自己什什么时候候可能出出错的感感觉第1章人工工智能概概述58模式识别别(PatternRecognition)“模式”本意是指指一些供供模仿的的标准式式样或标标本；模模式识别别就是指指识别出出给定物物体所模模仿的标标本研究如何何使机器器具有感感知能力力，使计计算机系系统具有有模拟人人类通过过感官接接受外界界信息、、识别和和理解周周围环境境的感知知能力人类接受外外部的信息息80%来自于视觉觉，10%来自听觉模式识别研研究主要集集中在视觉觉模式和听听觉模式的的识别第1章人工智智能概述59定理证明(Theorem-Proving)人工智能中中最先进行行研究并得得到成功应应用的领域域许多非数学学问题都可可以转化为为一个定理理证明问题题，自动定定理证明的的研究具有有普遍意义义定理证明实实质是对于于前提P和结论Q，证明P→Q的永真性。。直接证明明永真性困困难，通常常采用反证证法：海伯伯伦、鲁滨滨逊第1章人工智智能概述60自动程序设设计(AutomaticProgramming)包括综合程程序设计和和程序正确确性验证两两方面程序综合用用于实现自自动编程，，即用户只只需告诉计计算机要做做什么，无无须说明怎怎么做，计计算机就可可自动实现现程序的设设计。程序的正确确性验证是是要研究出出一套理论论和方法，，通过运用用这套理论论和方法就就可证明程程序的正确确性。目前常用的的验证方法法是穷举，，即用一组组已知其结结果的数据据对程序进进行测试，，如果程序序的运行结结果与已知知结果一致致，就认为为程序正确确。对于复复杂系统，，实现困难难。程序正确性性的验证至至今是一个个比较困难难的课题，，有待进一一步研究第1章人工智智能概述61自然语言理理解(NaturalLanguageUnderstanding)研究如何让让计算机理理解人类自自然语言从宏观上看看，自然语语言理解是是指机器能能够执行人人类所期望望的某些语语言功能；；这些功能能包括：计算机能正正确理解人人们用自然然语言输入入的信息，，并能正确确回答输入入信息中的的有关问题题；对输入的信信息，计算算机产生相相应的摘要要，能用不不同词语和和巨型对输输入的信息息进行复述述计算机能把把某一种自自然语言表表示的信息息翻译成另另一种自然然语言自然语言的的理解是一一个十分艰艰巨的任务务，其研究究可以追溯溯到20世纪50年代第1章人工智智能概述62机器人学(Robotics)(1)日益受到重重要，其研研究问题从从机器人手手臂的最佳佳移动到机机器人目标标的动作序序列的规划划方法，无无所不包。。第一代机器器人：按预预先编好的的程序执行行某些重复复作业/只能刻板的的完成程序序规定的动动作，不能能适应变化化了的情况况第二代机器器人：自适适应机器人人，通过传传感器获取取作用环境境、操作对对象的简单单信息，然然后由计算算机对获取取的信息进进行分析、、处理，控控制机器人人的动作。。/能随环境的的变化改变变自己的行行为第1章人工智智能概述63机器人学(Robotics)(2)第三代机器器人：智能能机器人/能感知环境境，配备听听觉、视觉觉、触觉、、嗅觉等感感官器官，，能从外部部环境获取取有关信息息，具有思思维能力，，能对感知知的信息进进行处理，，以控制自自己的行为为/还具有作用用于环境的的能力，能能通过传动动机构使自自己的手脚脚等肢体行行动起来，，正确、灵灵巧地执行行思维机构构下达的命命令。机器人的研研究涉及电电子学、控控制理论、、系统工程程、机械工工程、仿生生学、心理理学等多个个学科，目目前比较活活跃，发展展前景乐观观。第1章人工智智能概述64人工神经网网络(ArtificialNeuralNetwork)人工神经网网络的研究究始于20世纪40年代。1943年W,McCulloch和W.Pitts提出了形式式神经元的的模型M-P模型，从此此开创了数数理科学与与认知科学学结合，探探索人脑奥奥秘的过程程。人工神经网网络是一个个用大量称称为神经元元的简单处处理单元广广泛连接而而组成的网网络，用来来模拟人脑脑神经系统统的结构和和功能20世纪80年代，提出出了反向传传播算法，，使神经网网络的研究究再次进入入高潮，步步入鼎盛时时期，取得得了很多成成果目前，人人工神经经网络在在图像处处理、自自动控制制、]信息处理理等领域域得到日日益广泛泛的应用用第1章人工工智能概概述65智能检索索(IntelligentInformationRetrieval)信息社会会带来知知识爆炸炸，各种种文献和和资料繁繁多，浩浩如烟海海，对他他们的检检索和查查询远非非人力和和传统检检索系统统所能胜胜任，使使计算机机智能检检索成为为大势所所趋。智能检索索研究如如何对数数据进行行有效的的检索；；智能检索索系统的的设计者者们遇到到以下难难题：如何建立立一个能能够以自自然语言言陈述的的询问系系统；如何根据据询问和和数据库库中存储储的规则则和事实实推导或或演绎出出问题的的答案涉及数据据挖掘和和自然语语言理解解第1章人工工智能概概述66数据挖掘掘(Datamining)信息时代代带来的的难题：：信息过过量、难难以消化化。人们们被淹没没在信息息海洋中中，如何何在浩瀚瀚的信息息海洋中中发现有有用的信信息成为为人们关关注的焦焦点数据挖掘掘就是从从大量的的、不完完全的、、有噪声声的、模模糊的、、随机的的应用数数据中，，提取隐隐含在其其中的、、人们事事先不知知道的、、但又是是潜在有有用的信信息和知知识的过过程。目前比较较活跃的的一个领领域67生物信息息学(Bioinformatics)人类基因因组计划划(HGP)1985年在美国国提出HGP是一项规规模宏大大的科学学计划，，其旨在在测定组组成人类类染色体体（指单单倍体））中所包包含的30亿个核苷苷酸序列列的碱基基组成，，从而绘绘制下人人类基因因组图谱谱，并且且辨识并并呈现其其上的所所有基因因及其序序列，进进而破译译人类遗遗传信息息HGP人类为了解解自身的的奥秘所所迈出的的重要一一步，是是继曼哈哈顿计划划和阿波波罗登月月计划之之后，人人类科学学史上的的又一个个伟大工工程。截至到2005年，人类类基因组组计划的的测序工工作已经经基本（（92%）完成。。其中，，2001年人类基基因组工工作草图图的发表表被认为为是人类类基因组组计划的的里程碑碑。68Howmanycharactersareinthe““HeavenBook”?3*10910,000books1book100pages1page3,000charactersCCGGTCTCCCCGCCCGCGCGCGAAGTAAAGGCCCAGCGCAGCCCGCGCTCCTGCCCTGGGGCCTCGTCTTTCTCCAGGAAAACGTGGACCGCTCTCCGCCGACAGTCTCTTCCACAGACCCCTGTCGCCTTCGCCCCCCGGTCTCTTCCGGTTCTGTCTTTTCGCTGGCTCGATACGAACAAGGAAGTCGCCCCCAGCGAGCCCCGGCTCCCCCAGGCAGAGGCGGCCCCGGGGGCGGAGTCAACGGCGGAGGCACGCCCTCTGTGAAAGGGCGGGGCATGCAAATTCGAAATGAAAGCCCGGGAACGCCGAAGAAGCACGGGTGTAAGATTTCCCTTTTCAAAGGCGGGAGAATAAGAAATCAGCCCGAGAGTGTAAGGGCGTCAATAGCGCTGTGGACGAGACAGAGGGAATGGGGCAAGGAGCGAGGCTGGGGCTCTCACCGCGACTTGAATGTGGATGAGAGTGGGACGGTGACGGCGGGCGCGAAGGCGAGCGCATCGCTTCTCGGCCTTTTGGCTAAGATCAAGTGTAGTATCTGTTCTTATCAGTTTAATATCTGATACGTCCTCTATCCGAGGACAATATATTAAATGGATTGATCAATCCGCTTCAGCCTCCCGAGTAGCTGGGACTACAGACGGTGCCATCACGCCCAGCTCATTGTTGATTCCCGCCCCCTTGGTAGAGACGGGATTCCGCTATATTGCCTGGGCTGGTGTCGAACTCATAGAACAAAGGATCCTCCCTCCTGGGCCTGGGCGTGGGCTCGCAAAACGCTGGGATTCCCGGATTACAGGCGGGCGCACCACACCAGGAGCAAACACTTCCGGTTTTAAAAATTCAGTTTGTGATTGGCTGTCATTCAGTATTATGCTAATTAAGCATGCCCGGTTTTAAACCTCTTAAAACAACTTTTAAAATTACCTTTCCACCTAAAACGTTAAAATTTGTCAAGTGATAATATTCGACAAGCTGTTATTGCCAAACTATTTTCCTATTTGTTTCCTAATGGCATCGGAACTAGCGAAAGTTTCTCGCCATCAGTTAAAAGTTTGCGGCAGATGTAGACCTAGCAGAGGTGTGCGAGGAGGCCGTTAAGACTATACTTTCAGGGATCATTTCTATAGTGTGTTACTAGAGAAGTTTCTCTGAACGTGTAGAGCACCGAAAACCACGAGGAAGAGAGGTAGCGTTTTCATCGGGTTACCTAAGTGCAGTGTCCCCCCTGGCGCGCAATTGGGAACCCCACACGCGGTGTAGAAATATATTTTAAGGGCGCG69HGP的医学价价值基因诊断，对对遗传疾病的的诊断。基因治疗。可可针对疾病发发生的各个关关键环节导入入相应基因。。例如对于外外周血管阻塞塞病人，导入入血管内皮生生长因子基因因，可使局部部血管增生，，形成侧肢循循环来恢复血血供。晚期恶恶性肿瘤患者者，现在也已已有不少临床床试验，将一一些细胞因子子基因导入体体内，通过增增强机体免疫疫功能而使肿肿瘤得到抑制制。基因预防。对对易感基因，，可将病原体体的非致病部部分基因导入入人体内使机机体产生对该该病原的抗体体，即基因疫疫苗。目前关关于艾滋病与与肝炎基因疫疫苗的研究已已取得相当进进展，不久可可望广泛用于于病患人群。。70第四方面的应应用是帮助用用药个体化的的实施。同种种药物用于同同种疾病的不不同病人，有有人有效，有有人无效，有有人副作用大大，有人副作作用小。这是是由病人的基基因差异造成成的。服用同同样剂量药物物，不同病人人的血药浓度度、持续时间间也不相同，，这主要是由由于肝脏中负负责药物代谢谢的P450基因类型不同同造成的。目目前科学家们们正努力寻找找决定上述差差异的基因差差别，特别是是单核苷酸多多态性，当这这一问题获得得解决时，医医师就能根据据每个人的基基因特征来选选择药物及剂剂量，真正做做到用药个体体化。71生物信息学(Bioinformatics)DNA序列分析/序列比对，Motif，SNP基因识别进化树构建蛋白质结构和和功能预测基因芯片基因表达调控控分析基因组功能预预测…..72AAGACTTTGGACTTAAGGCCT-3milyrs-2milyrs-1milyrstodayAGGGCATTAGCCCTAGCACTTAAGGCCTTGGACTTTAGCCCATAGACTTAGCGCTTAGCACAAAGGGCATAGGGCATTAGCCCTAGCACTTAAGACTTTGGACTTAAGGCCTAGGGCATTAGCCCTAGCACTTAAGGCCTTGGACTTAGCGCTTAGCACAATAGACTTTAGCCCAAGGGCAT生命的进化构建分子进化化树73研究如何根据据现有物种的的DNA序列有效地构构建出表示它它们之间进化化关系的进化化树ApeACCTGGGTTCATAMonkey AGTCTGGGTCATALemurCGTCTGGGTTAATCatCGTTATTATACTG………..？741.5AI在中国第1章人工智能能概述75我国人工智能的发展展(1)纳入国家计划划的研究(“智能模拟”)始于1978年，1984年召开了智能能计算机及其其系统的全国国学术讨论会会；1986年把智能计算算机系统、智智能机器人和和智能信息处处理等重大项项目纳入国家家高新技术研研究计划，1993年起，又把智智能控制和智智能自动化等等项目列入国国家科技攀登登计划。进入入21世纪后，已有有更多的人工工智能与智能能系统研究获获得各种基金金计划支持。。1981年起，相继成成立了中国人人工智能学会会CAAI并相继出现了了北京、上海海人工智能学学会等地方人人工智能学会会、全国高校校人工智能研研究会、第1章人工智能能概述76我国人工智能的发展展(1)中国计算机学学会人工智能能与模式识别别专业委员会、、中国自动化化学会模式识识别与机器智智能专业委员员会、中国软软件行业学会会人工智能协协会、中国人人工智能机器器人专业委员员会、中国计计算机视觉与与智能控制专专业委员会以以及中国智能能自动化专业业委员会等学学术团体。中国人工智能能学会第13届全国学术年年会将于2009年10月召开(该年会每两年年召开一次)。1989年首次召开的的中国人工智智能控制联合合会议CJCAI至今已经召开开了7次。第1章人工智智能概述77我国人工智能的发发展已有10多部国内编编著的具有有知识产权权的人工智智能教材/著作，先后后发行了5个版本，共共已发行了了近15万册。《模式识别与与人工智能能》创刊于1987年。中国人人工智能学学会主办的的<人工智能学学报>曾因历史原原因停刊，，其主办的的新刊物、、《智能系统学学报》于2006年创刊。中国科技工工作者已在在人工智能能领域取得得许多具有有国际领先先水平的创创造性成果果。现在已已有数以万万计的科技技人员和大大学师生从从事不同层层次的人工工智能的研研究、学习习和应用，，人工智能能已在我国国深入开展展，它将为为促进其他他学科的发发展和我国国的现代化化建设作出出新的重大大贡献。第1章人工智智能概述78中国大陆的的AI研究中国大陆重重要的AI研究机构清华大学智智能技术与与系统国家家重点实验验室南京大学软软件新技术术国家重点点实验室中科院自动动化所模式式识别国家家重点实验验室……中国大大陆著著名的的老一一辈AI专家张钹钹院院士士：清清华大大学戴汝为为院院士：：中科科院自自动化化所陆汝钤钤院院士：：中科科院数数学所所……79中国大大陆年年轻一一代的的AI领军人人物周志华华教教授：：南京京大学学应明生生教教授：：清华华大学学张长水水教教授：：清华华大学学80中国香香港的的AI研究中国香香港的的著名名AI研究机机构香港科科技大大学香港中中文大大学香港大大学……中国香香港的的AI领军人人物LinFangzhen（林方方真））教授授：香香港科科大在AI理论方方面的的研究究成果果引人人注目目担任AAAI,IJCAI等顶级级AI会议的的PC……811.6AI领域的的著名名期刊刊及会会议第1章人人工智智能概概述82AI顶级会议列列表(1)IJCAI(InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence):1969年开始始,每两年年开一一次,奇数年年开AAAI(AssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence):美国人人工智智能学学会AAAI的年会会，是是一个个很好好的会会议。。每年年开,但如果果这一一年的的IJCAI在北美举举行,那么就停停开.所以,偶数年里里因为没没有IJCAI,它就是最最好的AI综合性会会议.COLT(AnnualConferenceonComputationalLearningTheory):计算学习习理论最最好的会会议,第1章人工工智能概概述83AI顶级会议议列表(2)ACM主办,每年举行行.CVPR(IEEEInternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognition):计算机视视觉和模模式识别别方面最最好的会会议之一一,IEEE主办,每年举行行.虽然题目目上有计计算机视视觉,但它的模模式识别别味道更更重一些些.事实上它它应该是是模式识识别最好好的会议议.第1章人工工智能概概述84AI顶级会议议列表ICCV(IEEEInternationalConferenceonComputerVision):计算机视视觉方面面最好的的会之一一.IEEE主办,每年举行行.ICML(InternationalConferenceonMachineLearning):机器学习习方面最最好的会会议之一一.现在是IMLS主办,每年举行行.NIPS(AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems):神经计算算方面最最好的会会议之一一,NIPS主办,每年举行行.这个会每每年的举举办地都都是一样样的,以前是美美国丹佛佛,现在是加加拿大温温哥华第1章人工工智能概概述85AI顶级会议议列表ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics):计算语言学/自然语言处理理方面最好的的会议,ACL主办,每年开.KR(InternationalConferenceonPrinciplesofKnowledgeRepresentationandReasoning):知识表示和推推理方面最好好的会议之一一SIGIR(AnnualInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval):信息检索方面面最好的会议议,ACM主办,每年开第1章人工智能能概述86AI顶级会议列表SIGKDD(ACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining):数据挖掘方面面最好的会议议,ACM主办,每年开.UAI(ACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining):名字叫”人工工智能中的不不确定性”,涉及表示\推理\学习等很多方方面,AUAI(AssociationofUAI)主办,每年开.第1章人工智能能概述87关于投稿AI期刊及会议的的一点建议投稿AI期刊SystematicWorks（创新性、系统统性、完整性性的工作）ThreeElements(IRS):“OriginalNovelIdeas+PrettyGoodResults+HighWritingSkills””要有“屡败屡战”的勇气要符合特定期期刊的“胃口”英文语言关非非常重要（至少要改20多遍）先投顶级或著著名的AI会议，录用并并做Presentation后，尽快补充充、完善，然然后再投国际际AI期刊(投稿时要声明明：部分工作已已在XX会议上宣读过过)……88关